Sonderschau Predictive Maintenance Digitalisierung in der Instandhaltung

Das Thema Predictive Maintenance wird auf der MDA im Rahmen der Hannover Messe 2017 eine zentrale Rolle spielen, denn zahlreiche Unternehmen der Antriebs- und Fluidtechnik haben Systeme entwickelt, mit denen zum Beispiel Wälzlager, Getriebe, Elektromotoren, Hydraulikpumpen sowie Druckluftflüssigkeiten kontinuierlich überwacht werden.

Anbieter zum Thema

ANCA Europe GmbH

Schneider Electric GmbH

KALTENBACH.SOLUTIONS GmbH

Deutsche Messe AG

„In der vernetzten Produktion und in der Industrie-4.0-Umgebung ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) ein wichtiger Baustein. Intelligente Komponenten können durch integrierte Sensorik Daten in Echtzeit aufnehmen und an ein Auswertesystem übertragen. Predictive Maintenance ist eine hervorragende Strategie, um das Zusammenspiel zwischen Maschinenbau und IT effektiv zu nutzen“, sagt Peter Synek, stellvertretender Geschäftsführer, Fachverband Fluidtechnik im Verband Deutscher Maschinen und Anlagenbau (VDMA). Somit müssen die Anwender von Maschinen und Fahrzeugen nicht warten, bis eine Komponente ausfällt und diese auch nicht auf Verdacht auswechseln.

Diese Möglichkeit ist zunächst einmal nichts Neues: „Condition Monitoring“ war schon ein zentrales Thema vergangener MDA-Messen. Neu sind jedoch die Erkenntnisse, die sich aus der Zustandsüberwachung ziehen lassen. Intelligent ausgewertet, erlauben die in Echtzeit gewonnenen Daten den Service oder Austausch von Komponenten zum exakt richtigen Zeitpunkt – ohne vorgegebene Wartungsintervalle.

Predictive Maintenance beispielhaft an Wälzlagern demonstrieren

Wie das funktioniert, lässt sich an Wälzlagern gut demonstrieren. Führungsgrößen sind hier Schwingung, Temperatur und Drehzahl. Sie werden kontinuierlich erfasst und so ausgewertet, dass Unregelmäßigkeiten detektiert und ihre Auswirkung auf die Lagerlebensdauer errechnet werden. Gleichzeitig können „Heißläufer“ per Temperaturüberwachung ermittelt werden. Diesen Service bietet Schaeffler für Wälzlager zum Beispiel von Windkraftanlagen und Schienenfahrzeugen. Die Daten werden in der Schaeffler-eigenen Cloud ausgewertet, das Ergebnis steht im Klartext zur Verfügung. Der Anwender muss also nicht mehr – wie beim Condition Monitoring – Kenntnisse über die Auswertung der Sensordaten vorweisen können. Die Auswertung übernimmt das System, der Lagerzustand kann per Internet weltweit abgerufen werden, ebenso die errechnete Restlaufzeit auf Basis realer Lastkollektive.

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